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본 연구에서는 탄소중립 사회구현을 위한 수소 분야의 기계 관련 국가 R&D 전략 수립에 필요한 중점연구영역(분류체계)과 분야별 연구·개발 지원현황 정보를 국가출연연구기관의 연구기획과 협동연구를 추진하는 연구개발전략위원회 등을 포함하는 이해관계자들 에게 제공하기 위해 데이터 기반의 정보분석 프레임워크를 제안하였다. 기존 빅데이터와 인공지능 기법을 활용한 정책연구는 개념적 연구에 국한된 한계점이 있었는데, 본 연구를 통해 실증적으로 데이터를 기반으로 수소 영역의 기계 분야 연구·개발 전략에 필요한 정보를 제공하는 것을 구현하였다. 수소 관련 국가 R&D 과제 955건(2015~2020년)을 대상으로 기계학습기법을 적용한 ASJC 분류모델을 적용하여, 총 9개의 클러스터를 분류하였다. 수소경제 가치사슬 기반으로 국가 연구·개발 투자현황 및 기계 분야의 수행 주체별로 현황을 분석하였다. 실무적으로 국가연구개발의 연구기획 방법에서 기존의 정성분석을 통해 도출되는 연구영역과 비교해 볼 때, 대규모의 데이터를 기반으로 한 과학적인 방법론을 통해 보다 더 객관적이고 재현성이 높은 데이터 제공이 가능하다는 장점이 있다. 따라서 이해관계자들간 객관적이고 합리적인 의사결정을 지원할 수 있는 정보의 생산이라는 필수조건을 갖추게 되었다.
목차
초록
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 연구의 배경 및 선행연구
Ⅲ. 연구 방법
Ⅳ. 연구 결과
Ⅴ. 결론
참고문헌
Abstract
참고문헌 (0)
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